数据库老师

❶ 《数据库系统概论》课程主讲老师是谁

博士、教授、博士生导师。中国计算机学会数据库专业委员会委员、传感器网络专业委员会委员。主持和参加国家重大专项项目、国家973项目、国家863计划项目、国家自然科学基金项目、教育部科学技术研究重点项目等项目30余项；在IEEE Tran. On Data and Knowledge Engineering (TKDE) 、IEEE Tran. On Fuzzy System （TFS）、Information Sciences、 Data & Knowledge Engineering (DKE)等国内外学术期刊以及KDD、ICPP、DASFAA、IWQoS等国内外学术会议上发表论文200余篇，出版数据库方面的着译作8部。参加了具有自主版权的并行数据库系统软件的研制，主持了具有自主版权的联机分析处理系列软件的研制。申请和获得国家发明专利多项。获北京市科学技术进步二等奖、教育部科学技术进步二等奖、国家精品课程奖、北京市精品课程奖、中国人民大学十大教学标兵等奖励，2005年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。 主要研究方向：数据仓库与数据挖掘、基于新硬件的数据管理与数据分析、传感器网络数据管理与隐私保护 社会兼职：中国计算机学会数据库专委会委员，中国计算机学会传感器网络专委会委员，国际期刊IJBKO编委，JCST、软件学报、计算机学报、计算机研究与发展等期刊审稿人，多个国际学术会议和国内学术会议程序委员。

❷ 在设计数据库时怎样实现学生和老师这两个实体的多对多关系

你说的是两个实体之间多对多的关系？楼上说的班级和老师是一个例子，其他例子也很多，比如厂家和代理商。厂家可以有多个代理商，而代理商也可以代理若干厂家的产品。

概念模型的多对多关系，在转化为物理模型时候，一般应该变成2个一对多的关系。

❸ 对大学数据库老师课堂的感觉及建议

作为一名参加工作的人来说，有几点感悟：
1.脱离实际太远，如果能有结合企业生产相关来讲那非常好。
2.不要拿着个ppt在上面自顾自的讲。最好板书，让学生跟着思路一步一步的来。
3.和学生沟通时最重要的，要把书本上的语言变化成最好是口语的形式和学生沟通。
如果能带着学生一起来解决问题最好。

❹ 数据库老师会问哪些问题

1.Mysql 主键与索引的联系与区别

主键是为了标识数据库记录唯一性，不允许记录重复，且键值不能为空，主键也是一个特殊索引。

数据表中只允许有一个主键，但是可以有多个索引。

使用主键会数据库会自动创建主索引，也可以在非主键上创建索引，方便查询效率。

索引可以提高查询速度，它就相当于字典的目录，可以通过它很快查询到想要的结果，而不需要进行全表扫描。

主键索引外索引的值可以为空。

主键也可以由多个字段组成，组成复合主键，同时主键肯定也是唯一索引。

唯一索引则表示该索引值唯一，可以由一个或几个字段组成，一个表可以有多个唯一索引。

2.数据库索引是怎么回事？用的啥数据结构 为什么B+树比B树更合适

一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构 。

什么样的数据结构可以作为索引？

B-Tree 是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低， 查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的。数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。

当我们利用索引查询的时候，不可能把整个索引全部加载到内存，只能逐一加载每个磁盘页，磁盘页对应索引树的节点。那么Mysql衡量查询效率的标准就是磁盘IO次数。如果我们利用二叉树作为索引结构，那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。

那么为了提高查询效率，就需要减少磁盘IO数。为了减少磁盘IO的次数，就需要尽量降低树的高度，需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”，树的每层的分叉越多越好，因此B树正好符合我们的要求，这也是B-树的特征之一。

B树 B树的节点为关键字和相应的数据（索引等）

B+树 B+树是B树的一个变形，非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，B+树的叶子节点为链表，链表放数据，非叶子节点是索引。

对比：

• B树和B+树同样适用于高度越低，查询越快。

• B树查找节点，B+树只需要查询所有节点（索引），B树查询索引和数据。虽然可能第一个就找到，但在极端情况下，需要全查询索引和数据，不如B+树稳定。

• B+树和B树比，B+树的硬盘空间更少，io的读写代价更低。因为B+树节点只有索引，占位更少。在查询的情况下硬盘指针移动更低

哈希表索引是怎么工作的？

哈希表是另外一种你可能看到用作索引的数据结构-这些索引通常被称为哈希索引。使用哈希索引的原因是，在寻找值时哈希表效率极高。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。例如之前我们讨论过的这个查询(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’) 就可以受益于创建在Employee_Name 列上的哈希索引。哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上可以看作是关联数组，一个典型的数据项就像“Jesus => 0x28939″，而0x28939是对内存中表中包含Jesus这一行的引用。在哈系索引的中查询一个像“Jesus”这样的值，并得到对应行的在内存中的引用，明显要比扫描全表获得值为“Jesus”的行的方式快很多。

哈希索引的缺点

哈希表是无顺的数据结构，对于很多类型的查询语句哈希索引都无能为力。举例来说，假如你想要找出所有小于40岁的员工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适合查询键值对-也就是说查询相等的查询（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的键值映射也暗示其键的存储是无序的。这就是为什么哈希索引通常不是数据库索引的默认数据结构-因为在作为索引的数据结构时，其不像B-Tree那么灵活

3.创建索引的注意事项

索引可以提高数据的访问速度，但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间，解决此问题就是分析应用程序的业务处理、数据使用，为经常被用作查询条件、或者被要求排序的字段建立索引。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。

创建规则：

• 表的主键、外键必须有索引；

• 数据量超过300的表应该有索引；

• 经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

• 经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；

• 索引应该建在选择性高的字段上；

• 索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；

• 复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替

• 频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；

• 删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

创建索引需要注意的地方：

• 限制表上的索引数目。对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作。

• 避免在取值朝一个方向增长的字段（例如：日期类型的字段）上，建立索引；对复合索引，避免将这种类型的字段放置在最前面

• 对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引

• 删除不再使用，或者很少被使用的索引。

4.MYSQL事务特性和实现原理

ACID表示原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（rability）。一个很好的事务处理系统，必须具备这些标准特性：

原子性（atomicity）

一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性

是利用Innodb的undo log。undo log名为回滚日志，是实现原子性的关键，当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句，他需要记录你要回滚的相应日志信息。

一致性（consistency）

数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）

数据库通过原子性、隔离性、持久性来保证一致性

隔离性（isolation）

通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）

利用的是锁和MVCC机制。MVCC,即多版本并发控制(Multi Version Concurrency Control),一个行记录数据有多个版本对快照数据，这些快照数据在undo log中。如果一个事务读取的行正在做DELELE或者UPDATE操作，读取操作不会等行上的锁释放，而是读取该行的快照版本。

持久性（rability）

一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。持久性是个有占模糊的概念，因为实际上持久性也分很多不同的级别。有些持久性策略能够提供非常强的安全保障，而有些则未必，而且不可能有能做到100%的持久性保证的策略。）

是利用Innodb的redo log。当做数据修改的时候，不仅在内存中操作，还会在redo log中记录这次操作。当事务提交的时候，会将redo log日志进行刷盘(redo log一部分在内存中，一部分在磁盘上)。当数据库宕机重启的时候，会将redo log中的内容恢复到数据库中，再根据undo log和binlog内容决定回滚数据还是提交数据。redo log体积小，刷盘快。redo log是一直往末尾进行追加，属于顺序IO。效率显然比随机IO来的快

5.redis的原理和优点

redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hashs（哈希类型）

这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的.

在此基础上，redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.

Redis的优点:

• 性能极高 – Redis能支持超过 100K+ 每秒的读写频率。

• 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。

• 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。

• 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

6.Mysql中的锁机制

Mysql用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。这些锁统称为悲观锁

MySQL的锁机制比较简单，其最 显着的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。

• 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

• 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

• 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度 来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有 并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。

7.ABC联合索引生效问题

对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。

对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。

❺ 数据库老师俞修强的口音太重了，我跟听天书一样，怎么办

我们老师口音也有点重，跟你老是俞修强估计差不多，我的办法是，每天把老师讲的录下来，回宿舍再听一遍。

❻ 数据库中教师信息与学生是怎么关联的

教师有ID，这个是教师表的主键。
学生有学号，这个学生表的主键。
老师教授的有课程，课程表的主键是课程号。
学生选课，根据学号和所选的课程号就能确定教师了，这样就建立了联系。

❼ SQL server 数据库中老师个学生之间的关系是

一个学生对应多个老师，一个老师也对应多个学生，没有特殊的情况的话，那么就是多对多的关系。

❽ 假定有一个数据库:教师.mdb，其中一个关系的关系模式为:Teachers(教师号，姓名，性别，年龄

1.
INSERT INTO Teachers(教师号,姓名,性别,年龄,参加工作年月,党员,应发工资,扣除工资)
VALUES('300008','杨梦','女',59 ,'66/04/22','YES',1660,210)
2.
DELETE FROM Teachers
WHERE 年龄<26 AND 性别='女'
3.
UPDATE Teachers
SET 应发工资=1.2*应发工资
WHERE CONVERT(VARCHAR(100),GETDATE(),11)-参加工作年月>25
4.
SELECT 教师号,姓名,(应发工资-扣除工资) AS 实发工资
FROM Teachers
5.
SELECT COUNT(*) AS 人数,AVG(应发工资) AS 平均工资
FROM Teachers
6.
SELECT 教师号,姓名,(应发工资-扣除工资) AS 实发工资
FROM Teachers
WHERE YEAR(参加工作年月)<1990
7.
SELECT MIN(应发工资-扣除工资) AS 最低工资,MAX(应发工资-扣除工资) AS 最高工资,AVG(应发工资-扣除工资) AS 平均工资
FROM Teachers
8.
SELECT 教师号,姓名
FROM Teachers
WHERE 党员='YES'
ORDER BY 年龄 DESC

❾ 数据库设计不合理老师会不让过吗

数据库设计不合理过不过主要看老师的要求。
《数据库课程设计》是计算机专业本科生在学过《数据库系统概论》课程之后开设的一门综合性较强的实践课程。其主要任务就是使学生进一步巩固和理解所学的数据库基本理论知识和技术,培养学生运用所学的知识和技术设计数据库系统的能力。在实践中，我们采用了项目化教学法进行数据库课程设计，该方法使得学生对知识的掌握和理解、解决问题的能力等方面都得到了极大的提高。但是学生在进行数据库设计时，也常常存在着一些问题。
这些问题不纠正，将导致学生在系统设计中养成一些不好的习惯，设计出的系统也存在不实用，不稳定等问题。

❿ 和access数据库哪个老师好

讲access的老师一般也会教其他的课程，access一般都是考计算机二级用的，一般会编程语言的老师基本上都会数据库，access是数据库中相对简单和小的数据库，不会建议你上google搜，一般的问题都会有答案，只是你的问题完全相同可能没有，类似的应该有，自己再尝试弄一下就行！